api接口测试工具（在线api测试工具）

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本文目录一览：

• 1、接口自动化测试工具有哪些？
• 2、api接口测试的步骤
• 3、apipost——一款比postman更好用的接口测试工具
• 4、什么是API测试
• 5、api 接口 fuzz 测试初探

接口自动化测试工具有哪些？

接口自动化工具有以下：

1、QTP。是quicktest Professional的简称，是一种自动测试工具。使用QTP的目的是想用它来执行重复的手动测试，主要是用于回归测试和测试同一软件的新版本。因此你在测试前要考虑好如何对应用程序进行测试，例如要测试那些功能、操作步骤、输入数据和期望的输出数据等。

2、WinRunner。是一种企业级的功能测试工具，用于检测应用程序是否能够达到预期的功能及正常运行。通过自动录制、检测和回放用户的应用操作，WinRunner能够有效地帮助测试人员对复杂的企业级应用的不同发布版进行测试，提高测试人员的工作效率和质量，确保跨平台的、复杂的企业级应用无故障发布及长期稳定运行。

3、AdventNetQEngine。是一个应用广泛且独立于平台的自动化软件测试工具，可用于Web功能测试、web性能测试、Java应用功能测试、Java API测试、SOAP测试、回归测试和Java应用性能测试。

自动化（Automation）是指机器设备、系统或过程（生产、管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。

自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。

api接口测试的步骤

1、拿到接口文档的时候先分析文档，分析的内容有：请求类型、必填项、选填项、入参、出参及描述
2、编写测试用例，测试用例的编写参考下图；

3、利用eolinker、jmeter或者其它接口测试工具执行测试用例；

（在接口没有问题的情况下，前端测试出的bug都属于前端开发人员）
5、接口测试完成后再进行前端的功能及UI交互测试；
6、提交buglist清单，修复后一定要回归测试。

具体可以在eolinker在线使用了解： www.eolinker.com

apipost——一款比postman更好用的接口测试工具

postman如何生成rap一类api接口测试工具的接口文档？

答案是不行的。

强烈推荐一款比postman更好用的接口测试工具 apipostapi接口测试工具，官网  https://www.apipost.cn/

它不仅拥有postman的接口测试功能，更拥有比rap更好用的接口文档生成与管理功能api接口测试工具！

墙裂推荐api接口测试工具！

什么是API测试

随着API在软件平台提供商中日益流行api接口测试工具，为了确保应用程序之间能够正常通信，用户需要对API进行测试。虽然API测试api接口测试工具的格式看起来像webhttp调用，但是执行的测试类型类似于其他应用程序的测试类型。

API是一个应用程序调用另一个应用程序服务的一种方式。API可以提供企业软件调用之外的功能。例如天气、运动成绩、股市行情和许多其他类型的数据，都可以通过商业API获取。

API通常使用代表性的状态传输（REST）接口。这使HTTP调用能够访问通用资源标识符（通常称为URI），该标识符执行对服务的调用。

要测试API，需要传入合法范围内和超过范围数据，并观察是否达到预期的结果，超出范围的输入是否提供有用的错误消息并返回失败。

许多平台都是基于web的，或者在云中，所以测试API以考虑网络、地理位置和域名系统。发送来自世界各地不同地点的流量，以确保不同地理区域的访问保持一致。

自动化测试API，特别是当该API是一个需要保证可用性和响应时间指标的商业服务时。通过调用接口和计时来测试API性能。

API监控将实时显示API是否适合健康。如果API在某些时候使用率很高，那么需要实时监控API的稳定性。

演示使用Eolinker，是一款适用于多种规模团队，能满足不同需求的的Saas工具。
使用地址api接口测试工具： www.eolinker.com =

api 接口 fuzz 测试初探

在日常测试工作中，经常会有api接口的测试，除了正向流程的测试之外，我们经常还需要覆盖一些异常情况。

例如：

事实上，我们组的接口测试demo框架中，在dataprovider中也经常能够看到诸如下面的例子。

此处是看看接口在传入非期望值的时候，能不能够很好的处理类似请求。

除此以外，还有一些和业务场景强相关的值类型，比如网络测试的时候，我们会关心cidr的格式；计费测试的时候，又特别关注数字的类型。

一方面，给每个接口增加类似的异常接口测试相对比较无趣；另一方面，我们作为人，考虑问题，不管是开发还是测试，都难免挂一漏万，有一些边边角角的case没能考虑到。

既然如此，我们能否统一抽象出来一种接口异常测试的框架， 自动 注入各种类型的异常，然后将凡是服务没有捕获的，抛出trace, exception 的，记录下请求的payload，为后续验证覆盖提供支撑。

主要使用了模糊测试技术（fuzz testing, fuzzing）。其核心思想是自动或半自动的生成随机数据输入到一个程序中，并监视程序异常，如崩溃，断言(assertion)失败，以发现可能的程序错误，比如内存泄漏。（摘抄之维基百科）

简单的模糊测试随机输入数据，而更加高效的模糊测试，需要理解对象结构或者协议。通过向数据内容，结构，消息，序列中引入一些异常，来人为的构造聪明的模糊测试。

如果你持续关注文件系统或内核技术，你一定注意过这样一篇文章：Fuzzing filesystem with AFL。Vegard Nossum 和 Quentin Casasnovas 在 2016 年将用户态的 Fuzzing 工具 AFL（American Fuzzing Lop）迁移到内核态，并针对文件系统进行了测试。

结果是相当惊人的。Btrfs，作为 SLES（SUSE Linux Enterprise Server）的默认文件系统，仅在测试中坚持了 5 秒钟就挂了。而 ext4 坚持时间最长，但也仅有 2 个小时而已。( https://zhuanlan.zhihu.com/p/28828826 )

所以基于此，在api接口测试中引入模糊测试理论上也是可行的，而且是有效的。

经过一番调研和搜索之后，发现了以下这个项目在接口fuzz测试中，有比较好的上手体验。

我对 PyJFAPI 稍微进行了一些修改，包括日志记录，以及异常判断的地方，只记录服务器返回500错误的情况等。

首先需要准本一个请求的模板。

这里是一个 post请求，定义了一些请求头和请求体。星号之间的请求json体，为异常注入点。
它会自动分析你的json格式，生成各种 payload。理论上来说，你只需要给它提供一份接口的scheme就行(要是所有接口都可以从Swagger直接导出那就很方便了)。

运行：

返回

我们可以手工请求一下这些导致异常的payload。
实例1：

事实上，我们本来已经对这个cidr参数进行了一些异常值的测试。包括：

等等。可以发现，还是有部分特殊情形没有考虑到。

实例2

我把程序构造的部分异常打印出来，可以看到类型还是很丰富的。

pjfapi.py 脚本本身使用方法很简单。 -h 看下help为命令行参数的基本说明。

本文简要的介绍了fuzz测试技术，以及将其应用到api接口测试中的实现，给出了一个具体的fuzz接口测试例子。它不一定能够完全替代掉人工的接口异常，但是可以作为一个很好的补充。

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